Supplementary AnalysesPropensity score weighted regressions. Dominant 的繁體中文翻譯

Supplementary AnalysesPropensity sc

Supplementary AnalysesPropensity score weighted regressions. Dominant CEOs may select CFOs who have strong desires to affiliate with and ingratiate CEOs. Meanwhile, these CEOs are more likely to undertake intensive M&A activities. In other words, CEO-CFO dyads with different levels of LSM are not randomly assigned across firms. To mitigate bias from the non-random assignment of CEO-CFO LSM, we conduct additional analyses using the inverse-probability-of-treatment-weighted (IPTW) methodology—a two-stage selection-on-observables estimation technique (Robins, Hernan, & Brumback, 2000). IPTW has been used in prior observational research to mitigate selection bias and adjust for non-random treatment (Almandoz & Tilcsik, 2016; Yue, Luo, & Ingram, 2013). This weighting approach is akin to simulating what would occur if all firms have both high and low levels of CEO-CFO LSM, addressing the possibility that specific types of firms have a high level of LSM.
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原始語言: 英文
目標語言: 繁體中文
結果 (繁體中文) 1: [復制]
復制成功!
補充分析<br>傾向指數加權回歸。佔主導地位的老總可以選擇誰擁有強烈願望與會員和討好首席執行官首席財務官。同時,這些CEO們更可能進行密集的併購活動。換句話說,有不同程度的LSM的CEO,CFO二人組合並不是隨機跨公司分配。從CEO-CFO LSM的非隨機分配減輕偏壓,我們進行使用逆概率的治療加權(IPTW)方法-一個兩階段選擇-上觀測估計技術的(羅賓斯,埃爾南附加分析,與Brumback,2000)。IPTW已經在之前觀察研究,以減輕選擇偏差被使用並調整非隨機處理(Almandoz&Tilcsik,2016;樂,洛,&英格拉姆,2013年)。
正在翻譯中..
結果 (繁體中文) 2:[復制]
復制成功!
補充分析<br>傾向分數加權回歸。主要的CEO可以選擇有強烈願望與CEO結盟和討好CEO的首席財務官。同時,這些CEO更有可能進行密集的並購活動。換句話說,具有不同 LSM 級別的 CEO-CFO dyd 不會在公司之間隨機分配。為了減輕來自 CEO-CFO LSM 非隨機分配的偏見,我們使用反向治療概率加權 (IPTW) 方法進行其他分析 ,即一種兩階段可觀察值估算技術(羅賓斯、赫爾南和布魯姆貝克), 2000).IPTW 已用於先前的觀察研究,以減輕選擇偏差,並針對非隨機治療進行調整(Almandoz – Tilcsik, 2016;岳, 羅, – 英格拉姆, 2013).這種加權方法類似于類比如果所有公司都有高低級別的 CEO-CFO LSM,解決特定類型公司具有高水準 LSM 的可能性。
正在翻譯中..
結果 (繁體中文) 3:[復制]
復制成功!
補充分析<br>傾向性得分加權回歸。佔優勢的首席執行官可能會選擇那些有强烈願望與首席執行官結盟並討好他們的首席財務官。同時,這些首席執行官更有可能進行密集的並購活動。換言之,具有不同級別LSM的CEO-CFO二人組並不是在公司間隨機分配的。為了减少CEO-CFO LSM的非隨機分配帶來的偏差,我們使用逆概率處理加權(IPTW)方法進行了額外的分析,這是一種基於可觀察估計科技的兩階段選擇(Robins,Hernan和Brumback,2000)。IPTW已用於先前的觀察研究,以減輕選擇偏差並調整非隨機治療(Almandoz&Tilcsik,2016;Yue,Luo和Ingram,2013)。這種加權方法類似於類比如果所有公司都有高水准和低水準的CEO-CFO LSM會發生什麼,解决特定類型公司有高水准LSM的可能性。<br>
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